Задача за училищен график

Димитрина Златкова, 61610

Извличане на знания от данни, 2015

(School Timetabling Problem)

Какво?

  • задача за удовлетворяване на ограниченията
  • NP-пълна
  • популярна в сферата на компютърните науки
  • 13 учителя
  • 13 учебни предмета
  • 6 групи от ученици (паралелки)
  • 5 учебни дни на седмица
  • 7 времеви интервала

Как?

SAT = Boolean satisfiability problem = задача за удовлетворяване на булеви ограничения

  • Конюнктивна нормална форма

променливи

ограничения

(клаузи)

= True

?

Променливи

Lesson

  • day
  • number
  • group
  • subject

Mon..Fri

1..7

A..F

Maths

English

History

Sport

...

Mon, 1, Group A, Maths

Mon, 1, Group A, English

Mon, 1, Group B, Maths

Mon, 1, Group B, English

Mon, 2, Group A, Maths

Tue, 1, Group A, Maths

...

5 x

7 x

6 x

13

2730

Oграничения (1)

Задължителни (hard constraints):

  • Един учител води най-много един учебен час в даден времеви интервал.

  • Една група от ученици присъства в най-много един учебен час в даден времеви интервал.

  • Всяка група от ученици има занятия по даден предмет толкова пъти през седмицата, колкото е предвидено в програмата ѝ.

  • Всяка група от ученици има занятия по един и същи предмет най-много веднъж на ден.

Препоръчителни (soft constraints):

  • Даден учител иска да води занятия само през сутрешните/обедните часове.

  • Даден учител иска да води всичките си занятия в конкретен ден/дни от седмицата.

  • Даден учител не иска да води повече от N занятия на ден.

  • Даден учител не иска да води занятия в конкретен ден/дни от седмицата.

Oграничения (2)

  • Java библиотека
  • отворен код (GNU LGPL лиценз)
  • широко приложение
  • Eclipse я използва за управление на зависимостите между пакетите

Conflict-Driven Clause Learning

1. Избира променлива и я определя като True/False.

Conflict-Driven Clause Learning

2. Разпространява булевото ограничение.

Строи граф на импликациите.

Conflict-Driven Clause Learning

3. При намерен конфликт добавя клауза за него.

Conflict-Driven Clause Learning

4. Връща се до подходящо ниво на решение (non-chronological backtracking).

  • void atMost(C name, int n, Т... things)
  • void atLeast(C name, int n, Т... things)
  • void setFalse(Т thing, C name)
  • void setTrue(Т thing, C name)
  • ...
  • boolean hasASolution()
  • Collection<T> getASolution()
  • Set<C> why()

DependencyHelper<T,C>

Lesson

  • day
  • number
  • group
  • subject

String

Програмиране на ограниченията(1)

for (Day day : Day.values()) {
    for (int number = 1; number <= lessonsADay; number++) {
	for (Subject subject : Subject.values()) {

	    Lesson[] groups = lessonCombinations
		        	.stream()
				.filter(l -> 
                                            l.getDay().equals(day) 
                                            && l.getNumber() == number
					    && l.getSubject().equals(subject))
				.toArray(Lesson[]::new);

            helper.atMost(
		"One teacher teaches to maximum 1 group at a given time.", 1,
		    groups);

	}
    }
}

Програмиране на ограниченията(2)

Lesson[] lessons = lessonCombinations
	    	        .stream()
			.filter(l -> 
                            (l.getNumber() < 4 || l.getDay().equals(Day.Mon))
			    && l.getSubject().equals(Subject.Physics))
			.toArray(Lesson[]::new);

for (Lesson lesson : lessons) {
    helper.setFalse(lesson,
        "Physics teacher doesn't have morning classes
         and doesn't have classes on Monday.");
}

Резултати

Бъдещо развитие

  • обработка на входни данни от потребителя
  • изобразяване на графиците в по-удобен формат
  • включване на кабинети/стаи в променливите
  • задаване на приоритети на препоръчителните ограничения
  • повече видове ограничения
  • графичен потребителски интерфейс

Благодаря за вниманието!

Въпроси?

Made with Slides.com